Digitalisierung100 neue Professuren für Künstliche Intelligenz
Die Bundesregierung möchte in die Forschung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz investieren. Dafür sollen drei Milliarden Euro zur Verfügung gestellt werden und 100 neue Professuren entstehen. Netzreporter Konstantin Köhler erklärt, welche Bereiche in Deutschland besonders wichtig sind.
Im Gegensatz zu den USA und China investiert Deutschland nur einen Bruchteil in die Erforschung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI). Das muss aber noch kein Drama sein, findet Netzreporter Konstantin Köhler, denn bei dem Thema lasse sich europäisch denken, als auf Europa-Ebene mit anderen Ländern zusammenarbeiten.
Und es kommt auch auf den Schwerpunkt an. Die USA und China konzentrieren sich eher auf private Nutzer. Das heißt zum Beispiel auf das Optimieren von Shopping-Apps wie Amazon, ebay oder Alibaba mit Hilfe von Algorithmen, um das Konsumverhalten der Nutzer anzukurbeln. Oder die Verbesserung von Sprachanalyse- und Übersetzungssystemen wie Google Translate zum Beispiel.
"Also quasi automatisiertes Marketing mithilfe künstlicher Intelligenz, Auswertung von Shopping-Verhalten usw. Das wird noch sehr wichtig werden."
In Deutschland geht es eher um Industrieanwendungen, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz optimiert werden können.
Was ist Künstliche Intelligenz?
Dringendste Frage, die sich bei der neuen Offensive in Sachen KI stellt: Wo sollen die ganzen Fachkräfte her kommen? Denn aktuell werben Unternehmen in den USA und China die meisten Experten sofort für ihre Unternehmen an, erklärt Antonio Krüger, wissenschaftlicher Direktor am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz in Kaiserslautern gegenüber dem Online-Magazin Heise.
Die zweite Frage, die sich im Zusammenhang mit KI stellt ist: Was ist überhaupt gemeint? Denn häufig handelt es sich bei den Systemen nicht um ein super schlaues System, das alles alleine kann und den Menschen in ein paar Jahren übertroffen haben wird. Netzreporter Konstantin Köhler findet, Begriffe wie "maschinelles Lernen" oder "Erkennung" wären häufig passender, also Bilderkennung, Spracherkennung, Texterkennung - basierend auf Datenanalyse und Algorithmen, die Maschinen helfen, sich selbst auf dem Gebiet weiterzuentwickeln.
Spezialisierte Systeme sind noch keine KI
Ein Beispiel: Ein Schachcomputer kann zum Beispiel Millionen von Schachspielen analysieren und daraus die besten Strategien lernen. Das wäre, sagt Netzreporter Konstantin Köhler, nach heutiger Begriffsverwendung künstliche Intelligenz, weil das System selbstständig besser wird. Es kann aber eben nur Schachspielen. Ist also nur in einem ganz bestimmten Bereich "intelligent".
"Das System kann aber eben nur Schach spielen. Deswegen würde ich das Ganze nicht als künstliche Intelligenz bezeichnen, sondern höchstens als maschinelles Lernen."
Auch bei Systemen, die - zum Beispiel am Flughafen - automatisch Gesichter von Überwachungskameras mit dem Bild im Reisepass abgleichen, handelt es sich eher um Erkennungssoftware. Oder Sprachassistenten, da geht es vor allem um das Erkennen von Sprache, die dann in maschinenlesbaren Text verwandelt wird, um Suchanfragen im Internet zu starten. Es handelt sich also eher um Erkennungssoftware, die sich selbst optimieren kann. Aber eben noch nicht um echte künstliche Intelligenz.
"Diese Fähigkeiten, also das Lernen und die Sprach- und Bilderkennung haben wir uns zwar vom Menschen abgeguckt, aber von einer echten künstlichen Intelligenz sind sie weit entfernt."
Deshalb ginge es auch bei den Professuren eigentlich weniger um Künstliche Intelligenz, auch wenn das in der Stellenbeschreibung steht, sondern am Ende eher um Spezialgebiete wie maschinelles Lernen, Spracherkennung oder Robotik. All diese Bezeichnungen würden auf jeden Fall besser beschreiben, worum es geht, als der sehr allgemeine Begriff "Künstliche Intelligenz" findet Konstantin Köhler.
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